Разработка, обучение, валидация и промышленное внедрение моделей машинного обучения на базе AutoML и кастомных архитектур для задач классификации изображений и текстов, оценки табличных данных и прогнозирования временных рядов; Создание и поддержка решений компьютерного зрения, включая сегментацию изображений, детекцию объектов на фото- и виделпотоках, настройку и сопровождение алгоритмов многообъектного трекинга, интеграцию систем оптического распознования символов (OCR); Адаптация и внедрение мультимодальных AI-сервисов: распознование и синтез речи, дообучение и кастомизация больших языковых моделей на корпоративных базах знаний; интеграция алгоритмических решений в производственные и бизнес-процессы предприятия; Подготовка и разметка обучающи датасетов, мониторинг качества и производительности развернутых моделей, настройка пайплайнов обучения и инференса; Составление технической документации (спецификации, регламенты, руководства пользователя), консультирование смежных подразделений, обучение сотрудников работе с AI-инструментами, сопровождение и развитие внедренных интеллектуальных систем.
Требования
Опыт работы в области разработки и внедрения ML-решений; Владение основами Python и основных фреймворков машинного обучения (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Pandas, NumPy), практический опыт работы с AutoML-платформами для задач классификации, регрессии и прогнозирования временных рядов; знание компьютерного зрения: сегментация изображений, детекция, трекинг, OCR; владение OpenCV, PIL; навыки настройки пайплайнов и промпт-инжиниринга; знание методов обработки речи: распознование и синтез, умение интегрировать голосовые интерфейсы; практический опыт дообучения больших языковых моделей на собственных наборах данных, развертывания chatGPT-подобных систем; умение составлять проектную документацию, регламенты и руководства пользователя, опыт обучения пользователей работе с AI-инструментами; уверенное владение Linux, Git, Docker, опыт развертывания ML-сервисов на CPU/GPU.